MURYANTO, - (2016) PEMODELAN GSTARX UNTUK PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN DI KALIMANTAN. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
1314201705_Abstract.pdf - Published Version Download (204kB) | Preview |
Preview |
Text
1314201705_Master Thesis.pdf - Published Version Download (3MB) | Preview |
Preview |
Text
1314201705_Conclusion.pdf - Published Version Download (190kB) | Preview |
Abstract
Indeks harga konsumen (IHK) adalah indeks yang digunakan untuk
mengukur rata-rata perubahan harga pada sekelompok barang dan jasa yang
dikonsumsi oleh rumah tangga pada periode tertentu. IHK merupakan data
time series bulanan yang diduga juga dipengaruhi oleh aspek antar lokasi.
Pemodelan untuk peramalan IHK yang melibatkan aspek waktu dan lokasi
(spatio temporal) dapat menggunakan Generalized Space Time
Autoregressive (GSTAR). Untuk menambah akurasi dalam peramalan,
model GSTAR dikembangkan menjadi model GSTARX dengan melibatkan
variabel eksogen. Variabel eksogen yang digunakan dalam pemodelan
GSTARX untuk peramalan IHK ini adalah jumlah uang beredar berupa
inflow dan outflow. Studi kasus dalam pemodelan GSTARX ini diterapkan
untuk peramalan IHK empat kota di Kalimantan yaitu Pontianak,
Banjarmasin, Samarinda, dan Balikpapan. Tujuan dari penelitian ini adalah
ingin mendapatkan model GSTARX yang sesuai untuk pemodelan IHK
empat kota di Kalimantan. Hasil kajian menunjukkan bahwa orde model
GSTAR pada pemodelan IHK empat kota di Kalimantan dan orde model
GSTAR pemodelan tahap GSTARX adalah GSTAR (11). Selain itu, hasil
kajian menunjukkan bahwa berdasarkan perbandingan nilai RMSE dan
standar deviasi data in-sample, model GSTARX memberikan hasil ramalan
yang akurat untuk IHK Kota Pontianak, Banjarmasin, Samarinda dan
Balikpapan karena nilai RMSE lebih kecil dari standar deviasi
=====================================================================================================
Consumer Price Index (CPI) is an index to measure the average
change in the prices level of a basket of consumer goods and sevices
consumed by the household in a certain period. CPIs in nearby cities may
correlate each other. Therefore, there are location effects along with time
effect for CPIs series. Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR)
model can be employed for forecasting CPIs that involve time and location
information. In addition, there are exogenous variables tat effect CPIs
series. Such variables are called input series. In this research, money supply
was considered as input series i.e. inflow and outflow. Therefore, the
GSTAR model was extended into GSTAR with Exogenous Variable
(GSTARX). We apllied the GSTARX model for forecasting CPIs in four
cities in Kalimantan i.e. Pontianak, Banjarmasin, Samarinda, and
Balikpapan.The empirical results exhibited that GSTAR modeling for
forecasting CPIs four locations in Kalimantan formed on study is GSTAR
(11) for GSTAR model and second stage in GSTARX. Additionally, the
empirical results exhibited that GSTARX model obtain an accurate forecast
for CPI Pontianak, Banjarmasin, Samarinda and Balikpapan with
comparison RMSE value and standard deviation in-sample.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Additional Information: | RTSt 519.535 Mur p |
| Uncontrolled Keywords: | GSTARX, IHK, Kalimantan, spatio temporal, time series |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis. Logistic regression |
| Divisions: | Faculty of Mathematics and Science > Statistics > 49101-(S2) Master Thesis |
| Depositing User: | Mr. Tondo Indra Nyata |
| Date Deposited: | 11 Jan 2017 04:56 |
| Last Modified: | 27 Dec 2018 02:43 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/1474 |
Actions (login required)
 |
View Item |